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我正在使用“Hugin Lite”程序设计一个小型贝叶斯网络。问题是我很难理解“节点”（视觉圈）和“状态”（女巫是节点的“领域”）之间的区别。

我会写一个很清楚的例子，另一个我看不懂的例子。

我理解的例子：
有两个女人（W1和W2）和一个男人（M）。
M得到一个W1的孩子。孩子的名字是：C1
然后M 得到一个W2 的孩子。孩子的名字是：C2

生成的网络是：

在此处输入图像描述

每个节点 (W1,W2,M,C1,C2) 的四种可能状态是：

  • AA：这个人有两个基因“A”
  • Aa/aA：这个人有一个基因“A”和一个基因“a”
  • aa：这个人有两个基因“a”

现在我无法理解的示例：

给出的数据：

  • 一个人在国外（旅行）时的总付款（授权与否）：5％（当然，95％的交易是在本国进行的交易）
  • 旅行时未授权付款：1%
  • 在本国未授权付款：0.2%
  • 在本国和外国公司的未授权付款：10%
  • 在本国和外国公司的授权付款：1%
  • 旅行和前往外国时的总（授权或未授权）付款：90%

我画的如下。

在此处输入图像描述

但我不确定它是否正确。你怎么看？然后我应该为每个节点完成一个“概率表”。但是我应该写什么呢？

概率表： 在此处输入图像描述

非常感谢有关网络正确性以及如何填写表格的任何提示。

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节点是随机变量（RV），即可以具有不同状态的“事物”，因此具有一定程度的不确定性，因此您可以为这些状态分配概率。因此，例如，如果您谈论 Person 的 RV，它可能具有不同的状态，例如 [Man or Woman] 及其相应的概率，如果您想将其与另一个 RV Credit Worthiness [Good,Bad] 相关联，那么您可以“嫁给”Person和 Credit Worthiness 结合了 RV 和状态的组合。

于 2015-08-10T03:53:51.270 回答
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这是作业，所以我不想告诉你答案。相反，我会做一个观察，并提出几个问题。观察结果是，您希望您的箭头从原因到结果。

所以。付款授权状态是该位置的原因吗？还是该位置是付款授权的原因？

此外，您真的需要为每个旅行、家庭、外国和本地的四个变量吗？或者可能一些较少数量的变量就足够了？

于 2012-05-05T02:41:35.680 回答